基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法
【专利摘要】一种基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法，它利用超声阵列传感器检测局部放电源发出的超声信号，利用宽频信号聚焦与修正盖氏圆准则相结合的辨识方法对油中局部放电源的个数进行辨识，再利用局部放电超声阵列信号的测向方法进行多局放源的波达方向估计，并最终对多局部放电源进行精确定位。本发明具有一定的可靠性与工程实用价值，为电气设备的状态检修奠定了基础。
【专利说明】基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种浸没于绝缘油中的电气设备有多个局部放电源时的检测定位方法，属于检测【技术领域】。
【背景技术】
[0002]局部放电超声阵列检测方法是一种对局部放电进行检测的新方法，具有抗干扰能力强、采样信号一致性好等优点，其基本原理是利用传感器采集电气设备内部局部放电产生的超声阵列信号，再通过阵列信号处理理论中的波达方向估计方法对其进行处理，得到局放源的方位角和俯仰角信息。 其中，局部放电超声阵列传感器是其技术核心。
[0003]工程实际中，利用现有方法对局部放电进行定位尚存在以下问题:
(I)实际情况下，经常存在两个或两个以上的放电源，已有技术中解决的均为单局放源情况下的油中局部放电源的定位问题，若勉强将其应用于多局部放电源的定位中，会导致定位误差增大，甚至失败。
[0004](2)大部分阵列信号的波达方向估计算法均需要知道信号源数，当辨识的局放源数目与真实的数目不一致时，空间谱曲线中的峰值个数与实际源数不相同，造成漏警或虚警，从而对真实信号方位的确定产生严重影响。因此，准确辨识局放源个数是一个关键问题。在实际检测中，局放源数往往是个未知数，需要首先准确辨识局放源的数目，才能估计局放源的方位。
[0005](3)局部放电超声阵列传感器的声学性能(测向、定位精度等)随着阵元个数增加而提高。但是过多的阵元数会显著增加检测系统的复杂程度并提高硬件制作难度和成本，因此，如何在保证足够良好声学性能的前提下，对超声阵列传感器结构进行“稀疏”处理是本领域技术人员急待解决的课题。
【发明内容】
[0006]本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法，以实现多局部放电源的准确定位。
[0007]本发明所述问题是以下述技术方案实现的:
一种基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法，它利用超声阵列传感器检测局部放电源发出的超声信号，利用宽频信号聚焦与修正盖氏圆准则相结合的辨识方法对油中局部放电源的个数进行辨识，再利用局部放电超声阵列信号的测向方法进行多局放源的波达方向估计，并最终对多局部放电源进行定位。
[0008]上述基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法，油中局部放电源个数按如下步骤辨识:
设均匀阵列由K个等间距的阵元组成，宽带信号从远场入射，则阵列接收的信号矢量如下式所示:
X(t')^ A(B)Sff)+ Ns(￡)其中，m为经过TCT算法聚焦后的局部放电超声阵列信号，A为阵列流型矩阵，?为信号所包含的方位信息，s(i)为原始信号数据矩阵，Λ； (?)为噪声矩阵；当噪声为空间高斯白噪声时，接收信号的协方差矩阵为:
【权利要求】
1.一种基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法，其特征在于，它利用超声阵列传感器检测局部放电源发出的超声信号，利用宽频信号聚焦与修正盖氏圆准则相结合的辨识方法对油中局部放电源的个数进行辨识，再利用局部放电超声阵列信号的测向方法进行多局放源的波达方向估计；最后，对多局部放电源进行定位。
2.根据权利要求1所述的基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法，其特征在于，油中局部放电源个数按如下步骤辨识: 设均匀阵列由If个等间距的阵元组成，宽带信号从远场入射，则阵列接收的信号矢量如下式所示:
X(t) = A(?)S(i) + NJi) 其中，Χ(?)为经过TCT算法聚焦后的局部放电超声阵列信号，A为阵列流型矩阵，Θ为信号所包含的方位信息，S(i)为原始信号数据矩阵，Λ； (?)为噪声矩阵；当噪声为空间高斯白噪声时，接收信号的协方差矩阵为:R 從=E(Xif)X (ff、= ΑζΘ^ΑζΘ^' + σ2! K是信号源协方差矩阵σ是高斯白噪声的能量，I是Af.χΜ的单位阵?，若设^的各列向量为;其中，?为ΑΘ)的各个行向量； 对阵列接收信号的协方差矩阵&进行奇异值分解并假定奇异值降序排列: R 益=^M 其中，R^是奇异值分解所得到的特征向量空间；` 取 4=(P1^-,pMf=ΙΦ,?=< 1?:4(Θ)||^?/1=kp^A(?)\ 其中，&=|巧為1, j是I到#中的任意一个数；显然，巧与盖氏圆准则中的信源判据hi结构相同；IJi中对应于噪声的A为零(;'=1,2,…,If-1 ),而对应于信号的JJi是一个相对较大的数；可以得到M个向量巧二 1?! ,J=IX--M ;分别对每一个巧用类似于盖氏圆准则对信源数作辨识:
,,DQI) ^, Zj(t) = W- h I >0 其中況是快拍数；D(的e[0，l]是厂的递减函数，k依次取1，2，…，M，如果当无时，为第一个比零小的值，则信源数的辨识值取岣-〗；将亚次估计结果进行加权平均，所得到的结果即为最终辨识出的信源数。
3.根据权利要求2所述的基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法，其特征在于，局放源坐标位置按如下步骤确定: 假设空间有3个传感器，每个传感器有《条测向线，从每个传感器的测向线中任取一条进行组合，共有，种组合；对每种组合利用用遗传算法进行空间搜索，求取距离表达式4^，可得到H3个;对距离集合依次个最小值，其所对应的坐标即为局放源坐标位置。
4.根据权利要求3所述的基于超声稀疏阵列传感器的油中多局部放电源定位方法，其特征在于，超声阵列传感器按如下步骤确定其稀疏结构:a、确定在考虑稀疏分布情况下，局部放电超声阵列传感器的稀疏阵列指向性函数表达式； b、根据稀疏阵列指向性函数表达式，结合局部放电超声阵列传感器声学性能评价指标，确定相应情况下优化搜索的目标函数； C、利用混沌猴群算法，包括混沌初始化、步长递减爬过程、参数递增混沌望过程以及边缘跳过程，确定对应稀疏阵列 下，局部放电超声阵列传感器的优化的稀疏结构。
【文档编号】G01R31/12GK103529364SQ201310427663
【公开日】2014年1月22日 申请日期:2013年9月20日 优先权日:2013年9月20日
【发明者】谢庆, 律方成, 李燕青, 程述一 申请人:华北电力大学（保定）